机器学习破局指南:零基础6个月系统训练计划
以下是为零基础学习者制定的「机器学习」系统学习计划(含学习路径+资源推荐),分为6个阶段,建议学习周期4-6个月:
一、基础准备阶段(1-2周)
目标:掌握必要数学工具与编程基础
-
数学基础:
- 线性代数:向量/矩阵运算(推荐:3Blue1Brown《线性代数的本质》动画)
- 概率统计:条件概率、贝叶斯定理(教材:《统计学习方法》第1章)
- 微积分基础:导数/梯度概念(学习资源:Khan Academy)
-
编程基础:
- Python语法核心(推荐《Python Crash Course》)
- 必备库:NumPy(矩阵运算)、Pandas(数据处理)、Matplotlib(可视化)
- 开发环境:Jupyter Notebook基础操作
二、机器学习入门(3-4周)
目标:掌握核心概念与经典算法
-
理论框架:
- 监督学习 vs 无监督学习
- 损失函数与梯度下降原理(推荐:吴恩达《机器学习》Week2)
- 过拟合/欠拟合与正则化
-
经典算法实践:
- 线性回归(含正则化:Ridge/Lasso)
- 逻辑回归(理解sigmoid函数)
- 决策树与随机森林(推荐:《Hands-On ML》第6章)
- K-Means聚类(使用sklearn实现)
三、技能深化阶段(4-6周)
目标:掌握高级算法与模型评估
-
进阶算法:
- 支持向量机(核函数理解)
- 主成分分析(PCA降维原理)
- 朴素贝叶斯(概率图模型基础)
- 集成学习:Boosting(XGBoost/LightGBM)
-
模型评估:
- 交叉验证(k-fold实现)
- 混淆矩阵与ROC曲线
- 超参数调优(GridSearchCV)
- 特征工程实战(分箱/编码/缩放)
四、深度学习入门(5-8周)
目标:掌握神经网络基础与框架使用
-
神经网络基础:
- 感知机与多层感知机(MLP)
- 反向传播算法推导(推荐:CS231n课程)
- 激活函数对比(ReLU vs Sigmoid)
-
框架实战:
- TensorFlow/Keras基础(Sequential API)
- PyTorch张量操作(对比学习)
- CNN实现图像分类(CIFAR-10数据集)
- RNN处理时序数据(股票预测案例)
五、项目实战阶段(持续进行)
推荐项目路线:
-
初级项目:
- 泰坦尼克号生存预测(Kaggle入门竞赛)
- 手写数字识别(MNIST数据集)
- 房价预测回归问题
-
中级项目:
- 新闻文本分类(NLP基础)
- 客户分群分析(聚类实战)
- 电影推荐系统(协同过滤)
-
高级项目:
- 目标检测(YOLO实战)
- 生成对抗网络(GAN生成图片)
- 强化学习(OpenAI Gym环境)
六、持续提升建议
-
理论深化:
- 精读《Pattern Recognition and Machine Learning》
- 研读顶会论文(NeurIPS/ICML)
-
工程实践:
- 学习Docker模型部署
- 掌握MLflow实验跟踪
- 参与Kaggle竞赛(学习特征工程技巧)
-
社区资源:
- GitHub优质项目复现
- 关注Distill.pub可视化论文
- 参加AI Challenger等比赛
📌 学习路线图工具推荐
| 类型 | 推荐资源 |
|---|---|
| 教材 | 《Hands-On Machine Learning》《深度学习(花书)》 |
| 课程 | Coursera吴恩达ML专项课程、Fast.ai实战课程 |
| 工具 | Kaggle Notebooks、Google Colab、Weights & Biases |
| 社区 | Towards Data Science、Papers With Code、AI研习社 |
⚠️ 关键注意事项
- 避免过早陷入理论推导:先建立直觉认知再深入数学证明
- 保持代码与理论同步:每个算法必须手写实现基础版本
- 构建学习网络:参加学习小组,定期进行知识分享
- 善用迁移学习:Hugging Face等平台复用预训练模型
建议每天保持2小时系统学习,配合3小时实践编码,可通过GitHub建立学习日志记录成长过程。遇到问题时,优先查阅官方文档和Stack Overflow,培养独立解决问题能力。
相关文章:
机器学习破局指南:零基础6个月系统训练计划
以下是为零基础学习者制定的「机器学习」系统学习计划(含学习路径资源推荐),分为6个阶段,建议学习周期4-6个月: 一、基础准备阶段(1-2周) 目标:掌握必要数学工具与编程基础 数学基础…...
mmdetection框架下使用yolov3训练Seaships数据集
之前复现的yolov3算法采用的是传统的coco数据集,这里我需要在新的数据集上跑,也就是船舶检测方向的SeaShips数据集,这里给出教程。 Seaships论文链接:https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp&arnumber8438999 一、…...
unity学习52:UI的最基础组件 rect transform,锚点anchor,支点/轴心点 pivot
目录 1 image 图像:最简单的UI 1.1 图像的基本属性 1.2 rect transform 1.3 image的component: 精灵 → 图片 1.4 修改颜色color 1.5 修改材质 1.6 raycast target 1.7 maskable 可遮罩 1.8 imageType 1.9 native size 原生大小 2 rect transform 2.1 …...
STM32MP15-FSMP1A单片机移植Linux系统platform总线驱动
之前在该单片机下移植的Linux驱动是学习过程中,对Linux内核驱动的引导学习,接下来才是比较正常的驱动开发。 在Linux内核中,对于驱动的处理,一般会通过总线进行设备信息和设备驱动的匹配,来达到自动检测外设连接系统以…...
Java 常见的面试题(设计模式)
一、说一下你熟悉的设计模式? **设计模式:**是一套被反复使用的代码设计经验的总结(情境中一个问题经过证实的一个解决方案)。使用设计模式是为了可重用代码、让代码更容易被他人理解、保证代码可靠性。设计模式使人们可以更加简…...
机器学习3-聚类
1 聚类解决的问题 知识发现,发现事物之间的潜在关系异常值检测特征提取 数据压缩的例子新闻自动分组、用户分群、图像分割、像素压缩等等 2 与监督学习比较 监督学习是需要给定X、Y,X为特征,Y为标签,选择模型,学习&a…...
html中的css
css (cascading style sheets,串联样式表,也叫层叠样式表) css规范一般约定: 1.存放CSS样式文件的目录一般命名为style或css。 2.在项目初期,会把不同类别的样式放于不同的CSS文件,是为了CSS编…...
36. Spring Boot 2.1.3.RELEASE 中实现监控信息可视化并添加邮件报警功能
1. 创建 Spring Boot Admin Server 项目 1.1 添加依赖 在 pom.xml 中添加 Spring Boot Admin Server 和邮件相关依赖: <dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-w…...
Linux: 已占用接口
Linux: 已占用接口 1. netstat(适用于旧系统)1.1 书中对该命令的介绍 2. ss(适用于新系统,替代 netstat)3. lsof(查看详细进程信息)4. fuser(快速查找占用端口的进程)5. …...
Vscode的通义灵码占用空间过大问题【.lingma】
C盘空间发现没装几个软件但是空间占用太离谱了, 最后排查发现是一个.lingma的文件夹问题,这个文件夹用了我居然差不多一百G的空间, 点进去。删除掉ai训练时产生的dbc文件就好了, windowsI 打开系统设置,搜索存储&#…...
鸿蒙Next如何自定义标签页
前言 项目需求是展示标签,标签的个数不定,一行展示不行就自行换行。但是,使用鸿蒙原生的 Grid 后发现特别的难看。然后就想着自定义控件。找了官方文档,发现2个重要的实现方法,但是,官方的demo中讲的很少&…...
知识拓展:Python 接口实现方式对比:Protocol vs @implementer
Python 接口实现方式对比:Protocol vs implementer 1. 两种接口实现方式 1.1 Python Protocol(结构化子类型) from typing import Protocolclass DownloadHandlerProtocol(Protocol):def download_request(self, request: Request, spider:…...
开源程序wordpress在海外品牌推广中的重要作用
WordPress作为全球最流行的开源内容管理系统(CMS),在全球网站搭建中占据超过40%的市场份额。其强大的功能、灵活性和易用性使其成为企业进行海外品牌推广的首选平台。以下是WordPress在海外品牌推广中的重要性分析: 1. 多语言支持与本地化 WordPress通…...
【Python爬虫(89)】爬虫“反水”:助力数字版权保护的逆向之旅
【Python爬虫】专栏简介:本专栏是 Python 爬虫领域的集大成之作,共 100 章节。从 Python 基础语法、爬虫入门知识讲起,深入探讨反爬虫、多线程、分布式等进阶技术。以大量实例为支撑,覆盖网页、图片、音频等各类数据爬取ÿ…...
k8s面试题总结(五)
1.考虑一种情况,即公司希望通过维持最低成本来提高其效率和技术运营速度。您认为公司将如何实现这一目标? 公司可以通过构建 CI/CD 管道来实现 DevOps 方法,但是这里可能出现的一个问题是配置可能需要一段时间才能启动并运行。 因此&#x…...
文章精读篇——用于遥感小样本语义分割的可学习Prompt
题目:Learnable Prompt for Few-Shot Semantic Segmentation in Remote Sensing Domain 会议:CVPR 2024 Workshop 论文:10.48550/arXiv.2404.10307 相关竞赛:https://codalab.lisn.upsaclay.fr/competitions/17568 年份&#…...
Spring Boot2.0之十 使用自定义注解、Json序列化器实现自动转换字典类型字段
前言 项目中经常需要后端将字典类型字段值的中文名称返回给前端。通过sql中关联字典表或者自定义函数不仅影响性能还不能使用mybatisplus自带的查询方法,所以推荐使用自定义注解、Json序列化器,Spring的缓存功能实现自动转换字典类型字段。以下实现Spri…...
从电子管到量子计算:计算机技术的未来趋势
计算机发展的历史 自古以来人类就在不断地发明和改进计算工具,从结绳计数到算盘,计算尺,手摇计算机,直到1946年第一台电子计算机诞生,虽然电子计算机至今虽然只有短短的半个多世纪,但取得了惊人的发展吗,已经经历了五代的变革。计算机的发展和电子技术的发展密切相关,…...
将CUBE或3DL LUT转换为PNG图像
概述 在大部分情况下,LUT 文件通常为 CUBE 或 3DL 格式。但是我们在 OpenGL Shader 中使用的LUT,通常是图像格式的 LUT 文件。下面,我将教大家如何将这些文件转换为 PNG 图像格式。 条形LUT在线转换(不是8x8网络)&am…...
python文件的基本操作,文件读写
1.文件 1.1文件就是存储在某种长期存储设备上的一段数据 1.2文件操作 打开文件-->读写文件-->关闭文件 注意:可以只打开和关闭文件不进行任何操作 1.3文件对象的方法 1.open():创建一个file对象,默认以只读模式打开 2.read(n):n表示从文件中…...
测试微信模版消息推送
进入“开发接口管理”--“公众平台测试账号”,无需申请公众账号、可在测试账号中体验并测试微信公众平台所有高级接口。 获取access_token: 自定义模版消息: 关注测试号:扫二维码关注测试号。 发送模版消息: import requests da…...
工业安全零事故的智能守护者:一体化AI智能安防平台
前言: 通过AI视觉技术,为船厂提供全面的安全监控解决方案,涵盖交通违规检测、起重机轨道安全、非法入侵检测、盗窃防范、安全规范执行监控等多个方面,能够实现对应负责人反馈机制,并最终实现数据的统计报表。提升船厂…...
Spring Boot面试题精选汇总
🤟致敬读者 🟩感谢阅读🟦笑口常开🟪生日快乐⬛早点睡觉 📘博主相关 🟧博主信息🟨博客首页🟫专栏推荐🟥活动信息 文章目录 Spring Boot面试题精选汇总⚙️ **一、核心概…...
Swagger和OpenApi的前世今生
Swagger与OpenAPI的关系演进是API标准化进程中的重要篇章,二者共同塑造了现代RESTful API的开发范式。 本期就扒一扒其技术演进的关键节点与核心逻辑: 🔄 一、起源与初创期:Swagger的诞生(2010-2014) 核心…...
【数据分析】R版IntelliGenes用于生物标志物发现的可解释机器学习
禁止商业或二改转载,仅供自学使用,侵权必究,如需截取部分内容请后台联系作者! 文章目录 介绍流程步骤1. 输入数据2. 特征选择3. 模型训练4. I-Genes 评分计算5. 输出结果 IntelliGenesR 安装包1. 特征选择2. 模型训练和评估3. I-Genes 评分计…...
C++:多态机制详解
目录 一. 多态的概念 1.静态多态(编译时多态) 二.动态多态的定义及实现 1.多态的构成条件 2.虚函数 3.虚函数的重写/覆盖 4.虚函数重写的一些其他问题 1).协变 2).析构函数的重写 5.override 和 final关键字 1&#…...
作为测试我们应该关注redis哪些方面
1、功能测试 数据结构操作:验证字符串、列表、哈希、集合和有序的基本操作是否正确 持久化:测试aof和aof持久化机制,确保数据在开启后正确恢复。 事务:检查事务的原子性和回滚机制。 发布订阅:确保消息正确传递。 2、性…...
STM32---外部32.768K晶振(LSE)无法起振问题
晶振是否起振主要就检查两个1、晶振与MCU是否兼容;2、晶振的负载电容是否匹配 目录 一、判断晶振与MCU是否兼容 二、判断负载电容是否匹配 1. 晶振负载电容(CL)与匹配电容(CL1、CL2)的关系 2. 如何选择 CL1 和 CL…...
Elastic 获得 AWS 教育 ISV 合作伙伴资质,进一步增强教育解决方案产品组合
作者:来自 Elastic Udayasimha Theepireddy (Uday), Brian Bergholm, Marianna Jonsdottir 通过搜索 AI 和云创新推动教育领域的数字化转型。 我们非常高兴地宣布,Elastic 已获得 AWS 教育 ISV 合作伙伴资质。这一重要认证表明,Elastic 作为 …...
LLaMA-Factory 微调 Qwen2-VL 进行人脸情感识别(二)
在上一篇文章中,我们详细介绍了如何使用LLaMA-Factory框架对Qwen2-VL大模型进行微调,以实现人脸情感识别的功能。本篇文章将聚焦于微调完成后,如何调用这个模型进行人脸情感识别的具体代码实现,包括详细的步骤和注释。 模型调用步骤 环境准备:确保安装了必要的Python库。…...
